1) SST Service Quality vs. Customer Satisfaction
반납지 변경 E-SST 품질 독립변수 8가지(기능성, 즐거움, 안전․보안성, 디자 인, 보증성, 편의성, 고객화, 유용성)가 종속변수 E-SST Satisfaction(전반적 서비 스 만족도)에 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 다중선형회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 엑셀데이터 분석 Regression 도구를 이용하여 1차 실시하였다. 분석 결과, 디자인, 보증성, 편의성, 유용성은 유의확률(P)이 0.05보다 크게 나와서 통계적으로 유의하지 않아서 삭제 후 다시 2차로 다중선형회귀분석을 실시하였다. 그 결과, F=111.825(p<.001)으로 본 회귀모형이 적합하다고 할 수 있 다. adj.R Square=0.834으로 83.4%의 설명력을 나타냈다.
독립변수 Technology Readiness(기술 준비도) 표준화 계수 Beta=0.275(p<.001) 로 귀무가설이 기각되고 대립가설이 채택되어, 종속변수 반납지 변경 E-SST
Satisfaction(전반적인 서비스 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Technology(기술 준비도)가 1증가하면 E-SST Satisfaction(전반적 인 서비스 만족도)이 0.260 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Functionality(기능성) 표준화 계수 Beta=0.255(p<.001)로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 반납지 변경 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Functionality(기능성)가 1증가하면 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도) 이 0.229 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Enjoyment(즐거움) 표준화 계수 Beta=0.224(p<.001)로 귀무가설이 기 각, 대립가설이 채택되어 종속변수 반납지 변경 E-SST Satisfaction(전반적인 서비 스 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Enjoyment (즐거움)가 1증가하면 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도)이 0.169 높아진 다고 할 수 있다.
독립변수 Security․Privacy(안전․보안성) 표준화 계수 Beta=0.166(p<.01)으로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 반납지 변경 E-SST Satisfaction (전반적인 서비스 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므 로 Security․Privacy(안전․보안성)가 1증가하면 E-SST Satisfaction(전반적인 서 비스 만족도)이 0.152 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Customization(고객화) 표준화 계수 Beta=0.119(p<.001)로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 반납지 변경 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Customization(고객화)이 1증가하면 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도) 이 0.102 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Functionality(기능성), Enjoyment(즐거움), Security/Privacy(안전/보안 성), Customization(고객화), Technology Readiness(기술 준비도) 중 반납지 변경 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도)에 영향을 누가 더 많이 미치는지 상 대적 영향력을 파악하기 위하여 표준화 계수 Beta의 값을 통하여 비교하여 보았다.
Functionality(기능성) Beta=0.255, Enjoyment(즐거움) Beta=0.224, Security/Privacy(안 전/보안성) Beta=0.166, Customization(고객화) Beta=0.119, Technology Readiness(기술 준비도) Beta=0.275로 Technology Readiness(기술 준비도) Beta=0.255, Functionality (기능성) Beta=0.255가 상대적으로 높은 영향을 반납지 변경 E-SST Satisfaction(전 반적인 서비스 만족도)준다고 할 수 있다.
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) 0.298 0.121 2.470
Functionality(기능성) 0.206 0.055 0.230 3.721*** 4.558
Enjoyment(즐거움) 0.152 0.036 0.201 4.213*** 2.713
Security/Privacy(안전/보안성) 0.139 0.052 0.152 2.657** 3.909
Design(디자인) 0.071 0.044 0.083 1.637 3.077
Assurance(보증성) 0.018 0.058 0.019 0.313 4.445
Convenience(편의성) -0.032 0.052 -0.038 -0.608 4.553
Customization(고객화) 0.098 0.027 0.143 3.663*** 1.826
Usefulness(유용성) 0.031 0.050 0.036 0.613 4.119
Technology Readiness(기술 준비도) 0.239 0.058 0.243 4.141*** 4.113
F(p) adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
111.825***
0.834
변수 비표준화 계수
<표 5-5> SST 품질과 고객만족 1차 다중선형회귀분석
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) 0.333 0.119 2.796
Functionality(기능성) 0.229 0.051 0.255 4.466*** 3.909
Enjoyment(즐거움) 0.169 0.034 0.224 5.004*** 2.386
Security/Privacy(안전/보안성) 0.152 0.046 0.166 3.285** 3.043
Customization(고객화) 0.102 0.026 0.119 3.873*** 1.126
Technology Readiness(기술 준비도) 0.260 0.051 0.275 5.154*** 3.393
F(p) adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001 변수
200.597***
0.834 비표준화 계수
<표 5-6> SST 품질과 고객만족 2차 다중선형회귀분석
2) SST Service Quality vs. Waiting Time Satisfaction
반납지 변경 E-SST 품질 독립변수 8가지(기능성, 즐거움, 안전․보안성, 디자 인, 보증성, 편의성, 고객화, 유용성)가 종속변수 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)에 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 다중선형회귀분석 (Multiple Linear Regression Analysis)을 엑셀데이터 분석 Regression 도구를 이용 하여 1차 실시하였다. 분석 결과 기능성, 즐거움, 보증성, 편의성, 고객화, 유용성은 유의확률(P)이 0.05보다 크게 나와서 통계적으로 유의하지 않아서 삭제 후 다시 2 차로 다중선형회귀분석을 실시하였다. 그 결과, F=138.872(p<.001)로 본 회귀모형이 적합하다고 할 수 있다. adj.R Square=0.676으로 67.6%의 설명력을 나타냈다.
독립변수 Security/Privacy(안전/보안성) 표준화 계수 Beta=0.335(p<.001)로 귀무 가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 Waiting Time Satisfaction(처리 대기 시간 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Security/Privacy(안전/보안성)가 1증가하면 Waiting Time Satisfaction(처리 대기 시간 만족도)이 0.371 좋아진다고 할 수 있다.
독립변수 Design(디자인) 표준화 계수 Beta=0.182(p<.01)로 귀무가설이 기각, 대립 가설이 채택되어 종속변수 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)에 유 의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Design(디자인)가 1증가하면 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)이 0.190 좋아진다고 할 수 있다.
독립변수 Technology Readiness(기술 준비도) 표준화 계수 Beta=0.399(p<.001) 로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 Waiting Time Satisfaction(처 리 대기시간 만족도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Technology Readiness(기술 준비도)가 1증가하면 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)이 0.475 좋아진다고 할 수 있다.
독립변수 Security․Privacy(안전․보안성), Design(디자인), Technology Readiness (기술 준비도) 중 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)에 영향을 누가 더 많이 미치는지 상대적 영향력을 파악하기 위하여 표준화 계수 Beta의 값을 통하여 비교하여 보았다. Security․Privacy(안전․보안성) Beta=0.335, Design(디자인) Beta=0.182, Technology Readiness(기술 준비도) Beta=0.399로 Technology Readiness(기술 준비도) Beta=0.399가 상대적으로 높은 영향을 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도) 준다고 할 수 있다.
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) -0.100 0.204 -0.490
Functionality(기능성) 0.163 0.093 0.150 1.744 4.558
Enjoyment(즐거움) -0.035 0.061 -0.038 -0.578 2.713
Security/Privacy(안전/보안성) 0.334 0.088 0.301 3.783*** 3.909
Design(디자인) 0.157 0.074 0.151 2.136* 3.077
Assurance(보증성) -0.122 0.098 -0.106 -1.246 4.445
Convenience(편의성) 0.106 0.089 0.103 1.202 4.553
Customization(고객화) 0.039 0.045 0.047 0.863 1.826
Usefulness(유용성) -0.060 0.085 -0.058 -0.710 4.119
Technology Readiness(기술 준비도) 0.451 0.097 0.379 4.635*** 4.113
F(p) adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
47.525***
0.679
변수 비표준화 계수
<표 5-7> SST 품질과 대기시간 만족 1차 다중선형회귀분석
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) -0.119 0.201 -0.593
Security/Privacy(안전/보안성) 0.371 0.070 0.335 5.339*** 2.508
Design(디자인) 0.190 0.062 0.182 3.062** 2.799
Technology Readiness(기술 준비도) 0.475 0.076 0.399 6.264*** 2.866 F(p)
adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
비표준화 계수 변수
138.872***
0.676
<표 5-8> SST 품질과 대기시간 만족 2차 다중선형회귀분석
3) Waiting Time and SST Satisfaction vs. SST Intent to use
반납지 변경 E-SST Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)과 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도)이 반납지 변경 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 다중선형회귀분석 (Multiple Linear Regression Analysis)을 엑셀데이터 분석 Regression 도구를 이 용하여 1차 실시하였다. 분석 결과, F=165.322(p<.001)로 본 회귀모형이 적합하다 고 할 수 있다. adj.R Square=0.624로 62.4%의 설명력을 나타냈다.
Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도) 표준화 계수 Beta=0.206(p<.01) 으로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 E-SST Intent to use(지속 사용의도) 에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)이 1증가하면 Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)이 0.171 좋아진다고 할 수 있다.
E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도) 표준화 계수 Beta=0.625(p<.001)로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 유 의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Design(디자인)가 1증가하 면 E-SST Intent to use(지속 사용의도)가 0.630 좋아진다고 할 수 있다.
반납지 변경 E-SST Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도)과 E-SST Satisfaction(전반적인 서비스 만족도) 중 E-SST Intent to use(지속 사용 의도)에 영향을 누가 더 많이 미치는지 상대적 영향력을 파악하기 위하여 표준화 계수 Beta의 값을 통하여 비교하여 보았다. 반납지 변경 E-SST Waiting Time Satisfaction(처리 대기시간 만족도) Beta=0.206, 반납지 변경 E-SST Satisfaction (전반적인 서비스 만족도) Beta=0.625로, 반납지 변경 E-SST Satisfaction(전반적 인 서비스 만족도) Beta=0.625가 상대적으로 높은 영향을 E-SST Intent to use(지 속 사용의도)에 준다고 할 수 있다.
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) 0.858 0.169 5.062
Waiting Time(처리 대기시간) 0.171 0.056 0.206 3.0785** 2.352 SST Satisfaction(전반적 서비스 만족도) 0.630 0.067 0.625 9.3501*** 2.352 F(p)
adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
변수 비표준화 계수
165.322***
0.624
<표 5-9> 대기시간/서비스 만족과 지속사용의도 다중선형회귀분석
4) SST Service Quality vs. SST Intent to use
반납지 변경 E-SST 품질 독립변수 8가지(기능성, 즐거움, 안전/보안성, 디자인, 보증성, 편의성, 고객화, 유용성)가 종속변수 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 영향을 미치는지를 파악하기 위하여 다중선형회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 엑셀데이터 분석 Regression 도구를 이용하여 1차 실시하였다. 분석 결 과 즐거움, 안전/보안성, 디자인, 보증성, 편의성, 유용성은 유의확률(P)이 0.05보다 크게 나와서 통계적으로 유의하지 않아서 삭제 후 다시 2차로 다중선형회귀분석을 실시하였다. 그 결과, F=86.674(p<.001)로 본 회귀모형이 적합하다고 할 수 있다.
adj.R Square=0.565로 56.5%의 설명력을 나타냈다.
독립변수 Functionality(기능성) 표준화 계수 Beta=0.384(p<.001)로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 유의 한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Functionality(기능성)가 1증 가하면 E-SST Intent to use(지속 사용의도)가 0.347 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Customization(고객화) 표준화 계수 Beta=0.170(p<.01)으로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 유의 한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Customization(고객화)이 1증 가하면 E-SST Intent to use(지속 사용의도)가 0.134 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Technology Readiness(기술 준비도) 표준화 계수 Beta=0.292(p<.001) 로 귀무가설이 기각, 대립가설이 채택되어 종속변수 E-SST Intent to use(지속 사 용의도)에 유의한 영향을 미치고 있었다. Beta부호가 양(+)적이므로 Technology Readiness(기술 준비도)가 1증가하면 E-SST Intent to use(지속 사용의도)가 0.289 높아진다고 할 수 있다.
독립변수 Functionality(기능성), Customization(고객화), Technology Readiness (기술 준비도) 중 반납지 변경 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 영향을 누 가 더 많이 미치는지 상대적 영향력을 파악하기 위하여 표준화 계수 Beta의 값을 통하여 비교하여 보았다. Functionality(기능성) Beta=0.384, Customization(고객화) Beta=0.170, Technology Readiness(기술 준비도) Beta=0.292로 Functionality(기능 성) Beta=0.384가 상대적으로 높은 영향을 반납지 변경 E-SST Intent to use(지속 사용의도)에 준다고 할 수 있다.
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) 0.858 0.169 5.062
Waiting Time(처리 대기시간) 0.171 0.056 0.206 3.0785** 2.352
SST Satisfaction(전반적 서비스 만족도) 0.630 0.067 0.625 9.3501*** 2.352
F(p) adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
변수 비표준화 계수
165.322***
0.624
<표 5-10> SST 서비스 품질과 지속사용의도 1차 다중선형회귀분석
표준화 계수 t(p) VIF
B SE B
(상수) 1.035 0.189 5.469
Functionality(기능성) 0.347 0.069 0.384 5.064*** 2.616
Customization(고객화) 0.117 0.042 0.170 2.799** 1.676
Technology Readiness(기술 준비도) 0.289 0.078 0.292 3.727*** 2.789
F(p) adj.R2
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
변수 비표준화 계수
86.674***
0.565
<표 5-11> SST 서비스 품질과 지속사용의도 2차 다중선형회귀분석